时间序列与回归分析下的股票价格预测
摘要：股票市场产生于19世纪，随着社会随着社会的不断发展，股票交易，自其产生之际到现在，在当今经济社会的发展中逐渐占据着重要的角色。现阶段，由于越来越多的股民投身于股票市场以及股票发展的不确定性，使得越来越多的投资者和研究学者不断被其发展动向所吸引，对其预测产生兴趣。在历史的长河中留下了许许多多关于短期内股票价格的预测方法，不乏统计学领域、经济学领域、人工智能领域等等，它们彼此发挥着自己的优势，让股票价格的预测模型不断得到创新和发展。在众多关于股票价格的预测中领域中，本文收集了研究学者们在统计学原理领域下的预测方法——基于时间序列和回归分析下的股票价格预测，对它们在股票预测中的作用进行研究，寻找它们各自在股票预测研究中发挥的作用和优势。
关键词：股票预测；时间序列；回归分析；预测模型
一、前言
股票市场产生于19世纪，随着社会的不断发展，证券投资已经在一个国家经济发展中扮演着重要的角色，作为证券市场的产物——股票交易也逐渐发展成为当今经济社会的重要环节。现阶段，由于，越来越多的股民投身于股票市场以及股票发展的不确定性，使得越来越多的人们不断被其发展动向所吸引，对其预测产生好奇和兴趣。
由于股票系统是一个非常复杂的非线性系统，所以对于股票的预测是一件比较困难和富有挑战性的事情，这使得越来越多的经济学家以及数学家们对股票的预测产生浓厚的兴趣，同样也使得越来越多的学者和众多投资者开始对股票的预测进行研究，而随着技术的不断发展和完善，人们在对于短期未来股票价格波动的预测方面也取得了一定的成就。
二、时间序列与回归分析下的股票价格预测的国内外发展历史和现状
针对股票的预测，目前金融股市预测主要有技术分析方法、统计学理论的预测方法、混沌动力学预测方法、灰色预测方法、智能预测方法和组合预测方法[1]。
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